Ein neuer Ansatz zur Umsetzung paralleler kabelloser In-Memory-Computing.

1. Juni 2023 feature

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Korrekturgelesen von Ingrid Fadelli, Tech Xplore

Fortschrittliche Kommunikationstechnologien wie das Mobilfunknetz der fünften Generation (5G) und das Internet der Dinge (IoT) können erheblich von Geräten profitieren, die drahtlose Kommunikation unterstützen und gleichzeitig eine minimale Menge an Energie verbrauchen. Da die meisten vorhandenen Geräte separate Komponenten zur Durchführung von Berechnungen und zur Übertragung von Daten haben, kann die Reduzierung ihres Energieverbrauchs eine Herausforderung darstellen.

Forscher der Nanjing University, Southeast University und Purple Mountain Laboratories in China haben kürzlich ein paralleles In-Memory-Drahtlos-Computing-System entwickelt, das Berechnungen und drahtlose Übertragungen gleichzeitig auf derselben Hardware durchführt. Dieses Design, das in Nature Electronics vorgestellt wurde, basiert auf der Verwendung von mermristiven Crossbar-Arrays, gitterartigen Strukturen, die Memristoren enthalten, elektrischen Komponenten, die sowohl Daten verarbeiten als auch speichern können.

'In einer unserer früheren Arbeiten, die in Nature Nanotechnology veröffentlicht wurde, haben wir die Realisierung eines massiv parallelen In-Memory-Computing durch die Verwendung einer Continuous-Time-Datenrepräsentation in einem nanoskaligen Crossbar-Array vorgeschlagen', sagte Shi-Jun Liang, einer der Forscher, die die jüngste Studie durchgeführt haben, Tech Xplore. 'In diesem vergangenen Papier haben wir gezeigt, dass die verarbeiteten analogen Signale über ein RF-Modul übertragen werden können. Inspiriert von unseren Ergebnissen begannen wir darüber nachzudenken, ob es möglich ist, das In-Memory-Computing auf Basis von memristive Crossbar Arrays zu nutzen, um die parallele digitale Datenübertragung in einer ultraniedrigen Energieverbrauch Weise zu realisieren, was für intelligente Internet-of-Things- oder andere Edge-Computing-Geräte wünschenswert ist.'

Der von Liang, Feng Miao und ihren Kollegen vorgestellte In-Memory-Wireless-Computing-Ansatz nutzt die analogen In-Memory-Computing-Fähigkeiten von Memristoren, um auch analoge drahtlose Signale zu verarbeiten, die von einem Gerät übertragen oder empfangen werden. Dies könnte die Energieeffizienz von Geräten erheblich verbessern und die scharfe Trennung zwischen dem digitalen und analogen Bereich, die die meisten aktuellen Technologie-Designs kennzeichnet, glätten.

'Die einzigartigen Merkmale dieses Berechnungsparadigmas bestehen darin, dass die Informationen tragenden drahtlosen Signale in Echtzeit verarbeitet werden können (z.B. moduliert oder demoduliert) und dabei eine geringe Leistungsaufnahme haben', erklärte Liang. 'Dieser Ansatz kann die Nachfrage nach ADC (Analog-Digital-Konverter) in drahtlosen Kommunikationssystemen reduzieren und die Energieeffizienz der Echtzeit-Drahtlos-Digital-Kommunikation dramatisch steigern. Unsere Studie identifiziert auch ein vielversprechendes Anwendungsszenario für memristive Geräte, dessen praktische Anwendung durch das mit dem Leitungsstatusvariation verbundene Rauschen begrenzt wurde.'

Die Forscher erstellten ein Prototyp-System auf Basis ihres vorgeschlagenen Designs und bewerteten dann dessen Leistung in einer Reihe von Tests. Sie stellten fest, dass es einen binären Datenstrom von 480 Bits mit einer sehr vielversprechenden Bitfehlerrate von 0/480 überträgt. Darüber hinaus verbraucht ihr Gerät deutlich (d.h. ungefähr um den Faktor 100) weniger Energie als konventionelle Geräte auf der Grundlage von Digital-Analog- und Analog-Digital-Konvertern.

In Zukunft könnte der von Liang, Miao und ihren Kollegen vorgestellte parallele In-Memory-Wireless-Computing-Ansatz die Entwicklung von Elektronik ermöglichen, die weniger Energie verbraucht und besser in der Lage ist, hohe Rechenanforderungen zu erfüllen. Während das Team seine Konstruktion bisher getestet hat, um Elektronik zu erstellen, könnte sie auch potenziell auf akustische und optische drahtlose Kommunikationsgeräte angewendet werden.

'Die Nutzung von Memristoren in der drahtlosen Kommunikation, wo präzises Computing nicht erforderlich ist, bietet eine großartige Gelegenheit für die Analog-In-Memory-Computing-Technologie', fügte Miao hinzu. 'In naher Zukunft planen wir, an der großflächigen Integration von memristive Crossbar-Arrays in das drahtlose Kommunikationssystem zu arbeiten und es in Richtung einer Anwendung in der Realität zu führen.'

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